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Enregistrement W4291163199 · doi:10.1016/j.lanwpc.2022.100560

Primary eye health services for older adults as a component of universal health coverage: a scoping review of evidence from high income countries

2022· review· en· W4291163199 sur OpenAlexaff
Lucy Goodman, Lisa M. Hamm, Benoît Tousignant, Joanna Black, Stuti L. Misra, Sophie Woodburn, Lisa Keay, Matire Harwood, Iris Gordon, Jennifer Evans, Jacqueline Ramke

Notice bibliographique

RevueThe Lancet Regional Health - Western Pacific · 2022
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueOphthalmology and Visual Impairment Studies
Établissements canadiensUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesBuchanan Charitable FoundationUniversity of Auckland
Mots-clésComponent (thermodynamics)High income countriesMedicineGerontologyBusinessEconomic growthPublic economicsPsychologyDeveloping countryEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In pursuit of Universal Health Coverage (UHC) for eye health, countries must strengthen services for older adults, who experience the highest prevalence of eye conditions. This scoping review narratively summarised (i) primary eye health services for older adults in eleven high-income countries/territories (from government websites), and (ii) the evidence that eye health services reduced vision impairment and/or provided UHC (access, quality, equity, or financial protection) (from a systematic literature search). We identified 76 services, commonly comprehensive eye examinations ± refractive error correction. Of 102 included publications reporting UHC outcomes, there was no evidence to support vision screening in the absence of follow-up care. Included studies tended to report the UHC dimensions of access ( n= 70), equity ( n= 47), and/or quality ( n= 39), and rarely reported financial protection ( n= 5). Insufficient access for population subgroups was common; several examples of horizontal and vertical integration of eye health services within the health system were described. Funding This work was funded by Blind Low Vision New Zealand for Eye Health Aotearoa.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,010
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,025
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,055

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0100,025
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0050,007
Bibliométrie0,0090,010
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,159
Tête enseignante GPT0,465
Écart entre enseignants0,305 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations15
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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